| Project/Area Number |
22K01582
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 07060:Money and finance-related
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| Research Institution | Musashi University |
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Principal Investigator |
徳永 俊史 武蔵大学, 経済学部, 教授 (30329750)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
和田 賢治 慶應義塾大学, 商学部(三田), 教授 (30317325)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | LRRモデル / Epstein-Zin型選好 / シミュレーション / GMM / Long Run Riskモデル / 家計調査 / 個票 / 消費支出 / 異質性 / 資産価格 |
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| Outline of Research at the Start |
従来妥当だとされてきた代表的個人の存在を仮定する動的一般均衡資産価格モデルでは、観察された実現資産価格収益率を定量的に説明できない事が判明している。近年では、ヘッジできない消費リスクが資産価格に及ぼす影響を米国の家計調査の個票データを用いた非完備動的一般均衡モデルで考察したConstantinides and Ghosh(2017)が注目されている。日本でも彼らのモデルはヘッジできないリスクの資産価格への影響を有効に説明できるのかを解明するために本研究は、彼らが提案するモデルを応用し、家計調査個票データを用いてヘッジできない消費リスクの重要性及びそのリスクの資産価格への影響を考察する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
代表者と分担者による共著論文「日本のデータを使ったLRRモデルの推定」を『武蔵大学論集』（第71巻、2024年3月発刊）に掲載した。この論文では、Bansal and Yaron (2004)が提唱したLRR（Long Run Risk）モデルのパラメーターをGMMで推定する方法を提案したConstantinides and Ghosh (2011)の整理を行うとともに、日本のデータを使った実証分析を行っている。結果は、Constantinides and Ghosh (2011)が使用した米国のデータと日本のデータともに、標本の統計値がLRRモデルからえられるモーメントとはあまりうまくフィットしないことを示しており、LRRモデルの再評価を含めたモデル推定方法の見直しが必要であると結論付けている。とりわけ、LRRモデルを構成する4つの式（1.潜在変数プロセス、2.そのプロセスのボラティリティ、3.1と2に依存する消費変動プロセス、4.1と2に依存する配当変動プロセス）のうち、2.潜在変数プロセスのボラティリティを表す2つのモデルパラメーターのデータに対する感応度が極めて高く、モデル全体の推定を不安定にしている。この結果については米国データを使ったConstantinides and Ghosh (2011)の推定結果をみても同様の傾向が予想される。今後はこの影響分析とモデル再構築が課題である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
昨年度の遅れの原因が解消されなかった。具体的には、最終的に推定したいモデルのベースとなるLong Run Riskモデルの日本データへの当てはまりが想像以上に悪く、その原因の追求と対応策の検討に時間がかかっている。ただし、今回、論文としてまとめることができたので来年度は次のステップに進むとともに遅れの解消に努めたい。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度執筆した論文の延長として、Pohl, Schmedders, and Wilms (2018)が主張するように、日本のデータを使った場合でもCampbell-Shiller一次近似が結果に大きなマイナスの影響を与えるのかについて検証する。さらに、Constantinides and Ghosh (2017)と同様、徳永・和田 (2020)がアセットプライシングにおいて重要な役割を果たすことを確認した家計の異質性とLLRモデルの融合について検討する。Constantinides and Ghosh (2017)は、LRRモデルの考え方をベースに、家計の異質性、とりわけ、家計の相対的消費成長のクロスセクション歪度を考慮したアセットプライシングモデルを提案しており、徳永・和田 (2020)でも、日本の家計の相対的消費成長のクロスセクション歪度が日本の株式市場に長期にわたって存在するバリュー効果を説明することを報告していることから、今後はモデル拡張によるさらなる考察を行う。
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